AI Engineer (Remote, International)
Jobgether
Rola polega na budowaniu i skalowaniu systemów AI opartych na dużych modelach językowych (LLM) i danych w czasie rzeczywistym. Kandydat będzie projektował i wdrażał komponenty AI wspierające wewnętrzne procesy i interfejsy użytkownika, obejmujące pobieranie danych, interfejsy konwersacyjne i inteligentne systemy decyzyjne. Praca odbywa się na styku uczenia maszynowego, systemów rozproszonych i technologii reklamowych (AdTech), gdzie kluczowe są wydajność, skala i opóźnienia. Rola wymaga autonomii w eksploracji nowych frameworków AI i definiowaniu technicznego kierunku systemów generatywnej AI.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: wielkość zespołu., szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego..
Rola polega na budowaniu i skalowaniu systemów AI opartych na dużych modelach językowych (LLM) i danych w czasie rzeczywistym. Kandydat będzie projektował i wdrażał komponenty AI wspierające wewnętrzne procesy i interfejsy użytkownika, obejmujące pobieranie danych, interfejsy konwersacyjne i inteligentne systemy decyzyjne. Praca odbywa się na styku uczenia maszynowego, systemów rozproszonych i technologii reklamowych (AdTech), gdzie kluczowe są wydajność, skala i opóźnienia. Rola wymaga autonomii w eksploracji nowych frameworków AI i definiowaniu technicznego kierunku systemów generatywnej AI.
- ✓Praca w modelu 'remote-first international'.
- ✓Możliwość pracy na 'large-scale AI systems processing billions of real-time events'.
- ✓Duża autonomia i elastyczność.
- ✓Ekspozycja na 'cutting-edge generative AI technologies' i 'fast-moving experimentation cycles'.
- ✓Współpraca z 'Mistral AI' (nie dotyczy tej oferty, ale jest to przykład zielonej flagi z poprzedniej oferty, tutaj brak podobnych konkretów).
- ✓Współpraca z 'collaborative, flat-structure engineering culture with direct access to technical leadership'.
- ✓Wysokie poczucie własności projektów ('High ownership of projects with real-world production impact at massive scale').
- −Praca w 'AdTech' może oznaczać wysokie ciśnienie i konieczność ciągłego dostosowywania się do zmian rynkowych.
- −Wspomniane 'billions of real-time events' sugeruje pracę z ogromnymi ilościami danych, co może być wyzwaniem.
- !Chociaż praca jest zdalna, 'international' może sugerować pracę z ludźmi z różnych stref czasowych, co może wymagać elastyczności.
- !Brak informacji o wielkości zespołu.
- !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym, poza ogólnym stwierdzeniem o 'AI-powered matching process'.
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Projektowanie, budowanie i utrzymywanie komponentów AI opartych na LLM.
- •Tworzenie systemów obejmujących pobieranie danych, osadzenia (embeddings), interfejsy konwersacyjne i przepływy pracy inteligentnej automatyzacji.
- •Eksperymentowanie i ocena nowych modeli, frameworków i architektur AI.
- •Ulepszanie i optymalizacja infrastruktury danych do obsługi skalowalnego wykorzystania LLM.
- •Współpraca z zespołami inżynierskimi, analitycznymi i produktowymi w celu identyfikacji i dostarczania przypadków użycia AI.
- •Wspieranie produkcyjnych systemów działających przy wysokiej przepustowości, niskich opóźnieniach i dużych wolumenach danych.
Idealny kandydat to doświadczony inżynier AI z silnymi umiejętnościami programowania w Pythonie i znajomością bibliotek do manipulacji danymi, a także solidną wiedzą o SQL. Posiada praktyczne doświadczenie z systemami AI/ML, takimi jak LLM, osadzenia, bazy wektorowe lub modele rankingowe. Jest proaktywny, samodzielny w rozwiązywaniu problemów i chce pracować w środowisku zdalnym, z dużą autonomią i dostępem do najnowszych technologii AI.
Kandydat z silnymi umiejętnościami programowania w Pythonie, znajomością NumPy i Pandas, podstawową wiedzą o SQL i systemach relacyjnych, a także dobrą znajomością koncepcji uczenia maszynowego. Powinien wykazywać proaktywne podejście i umiejętność samodzielnego rozwiązywania problemów.
Rola nie jest dla osób, które nie posiadają doświadczenia w programowaniu w Pythonie lub nie są zainteresowane pracą z systemami AI/ML. Kandydaci preferujący pracę w biurze lub szukający bardzo ustrukturyzowanego, tradycyjnego środowiska korporacyjnego również mogą nie być odpowiedni.
- ?Jakie konkretnie LLM-y i frameworki AI są obecnie wykorzystywane lub brane pod uwagę?
- ?Jak wygląda infrastruktura danych i jakie są główne wyzwania związane z jej skalowaniem?
- ?Jak często odbywają się spotkania zespołowe i jak wygląda komunikacja w międzynarodowym, zdalnym zespole?
- ?Jakie są główne przypadki użycia AI, nad którymi zespół obecnie pracuje?
- ?Jakie są oczekiwania dotyczące czasu reakcji na incydenty produkcyjne?
- ?Jak wygląda proces wdrażania nowych modeli i rozwiązań AI do produkcji?
- ?Czy istnieje budżet na szkolenia i konferencje związane z AI?
- ?Jakie są plany rozwoju technicznego firmy w obszarze AI w najbliższych 1-2 latach?
- −Wielkość zespołu.
- −Szczegółowy opis procesu rekrutacyjnego.
- −Konkretne przykłady projektów lub produktów, nad którymi pracowałby kandydat.
- −Informacje o kulturze pracy i oczekiwaniach dotyczących godzin pracy w kontekście międzynarodowego zespołu.
Kultura inżynierska oparta na współpracy, płaskiej strukturze i bezpośrednim dostępie do przywództwa technicznego, z naciskiem na autonomię i szybkie cykle eksperymentów.
Proces oparty na dopasowaniu AI, a następnie zarządzany przez wewnętrzny zespół firmy partnerskiej. Nie podano liczby etapów ani szczegółów.